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Python离散事件模拟框架

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。

SuperScalar：闪电网络扩展架构

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能是关于SuperScalar协议和比特币闪电网络工厂的专家级指南。它深入解释了如何利用共享UTXO、Decker-Wattenhofer树等高级密码学结构，实现无需软硬分叉的、高度可扩展的节点加入和网络扩展机制。

Windows Shellbag注册表取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Shellbags是Windows系统注册表中的关键取证痕迹，记录了用户通过资源管理器访问目录的视图设置和浏览路径。通过分析这些数据，可以重构用户操作历史，证明用户访问过哪些本地目录、U盘或网络共享，即使这些文件夹已被删除也无法更改。

对抗方基础设施追踪系统

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该系统用于自动化追踪并绘制敌对威胁行为者的C2网络图谱。通过整合被动DNS、WHOIS数据、证书透明度和IP富集等多种数据源，实现基础设施的交叉引爆（Pivoting），帮助安全分析师发现共享托管模式、监控域名重用，并构建完整的威胁情报关系图谱。

威胁指标收集与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能包提供了一个系统化的框架，用于在安全事件发生前后收集、分类和富集威胁指标（IOCs）。它涵盖了网络、主机、邮件等多种来源的证据，并使用STIX/TAXII标准格式化数据，支持威胁情报的共享、安全系统（SIEM/EDR）的自动化防御构建与阻断。

部署TAXII威胁情报交换服务器

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导如何使用OpenTAXII部署TAXII 2.1服务器。该服务器支持STIX格式，用于实现组织间的自动化、标准化的网络威胁情报（CTI）交换。适用于构建威胁共享平台、集成SIEM/SOAR系统以及满足安全合规要求。

分析Windows LNK文件工件

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南提供了在数字取证场景下解析Windows LNK快捷方式文件的完整流程。它能提取出目标路径、时间戳（创建、访问、修改）、卷信息和机器ID等关键工件。适用于重建用户文件访问历史、追踪网络共享文件，并构建详细的取证时间线。

使用Zeek日志检测横向移动活动

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南详细介绍了如何分析Zeek网络日志（包括SMB、NTLM、DCE/RPC等），以检测攻击者在网络内部的横向移动行为。通过识别管理员共享访问、账户喷洒和远程服务执行等关键指标，为事件响应和网络取证提供重要的线索。

SimPy：离散事件仿真框架

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

SimPy是一个基于Python的离散事件仿真框架。它用于模拟涉及流程、共享资源、队列和时间事件的复杂系统。适用于分析制造业、网络流量、物流或服务运营等场景，特别擅长解决资源竞争和流程优化问题。

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